IA em bancos e finanças. Stripe, Monzo e Grab | IA nos negócios #78

Publicados: 2024-03-06

Os serviços financeiros sempre confiaram na análise de dados para tomar decisões de negócios informadas no complexo setor bancário. Não é de admirar que, com o advento da era do big data e da aprendizagem automática, este setor tenha abraçado avidamente as novas tecnologias para agilizar os seus processos. Graças às implementações decisivas de IA no setor bancário, as inovações já estão a trazer benefícios tangíveis aos bancos. Vamos examinar como a inteligência artificial afeta as operações das empresas que a empregam com sucesso no setor financeiro. Continue a ler para saber mais

IA em bancos e finanças - índice:

IA no setor bancário – introdução
Stripe: Credibilidade de transações por meio de IA em finanças
Monzo: IA em finanças
Grab: IA na classificação de dados sensíveis
Resumo. O futuro da IA no setor bancário e financeiro

IA no setor bancário – introdução

A inteligência artificial já é amplamente utilizada em muitas áreas do setor bancário e financeiro. Não são apenas chatbots para atendimento ao cliente ou aplicativos bem protegidos. A inteligência artificial está sendo usada no setor financeiro para propósitos ainda mais sérios. Aqui estão as principais aplicações de IA no setor bancário:

Detecção e prevenção de fraudes – algoritmos avançados analisam transações em tempo real e detectam padrões de atividades suspeitas. Isso protege efetivamente os clientes contra fraudes,
Otimização da previsão de liquidez financeira – modelos preditivos baseados em IA analisam grandes quantidades de dados para prever com precisão os fluxos de caixa futuros e gerenciar a liquidez com mais precisão.
Simplificação dos processos relacionados com a avaliação da solvabilidade – também aqui vêm em socorro os algoritmos de aprendizagem automática, que, com base na análise de milhares de pedidos de crédito, podem avaliar com precisão a credibilidade financeira de um cliente,
Personalização de ofertas e recomendações para clientes – os bancos utilizam modelos avançados de recomendação para adaptar produtos financeiros às necessidades individuais dos clientes,
Automação de processos de back-office – tarefas rotineiras, como verificação de documentos ou liquidação de transações, podem ser totalmente automatizadas com a ajuda da IA.

Contudo, como é que as empresas que operam nos mercados globais lidaram com a implementação destas inovações?

Stripe: credibilidade nas transações por meio de IA em finanças

Um dos líderes na aplicação de IA em finanças é Stripe. Desenvolveu um sistema chamado Stripe Radar, que analisa mais de 1.000 características de uma transação em menos de 100 milissegundos para avaliar sua confiabilidade. O sistema tem uma taxa de precisão de 99,9%, mantendo uma baixa taxa de alarmes falsos.

Como isso foi alcançado? Primeiro, o Stripe usa técnicas avançadas de aprendizado de máquina, como redes neurais profundas. O sistema está sendo constantemente aprimorado e desenvolvido com novos recursos, como aprendizagem por transferência.

Em segundo lugar, a empresa está constantemente à procura de novos sinais nos dados de transações que possam ajudar a identificar anomalias que indiquem potenciais fraudes. Os engenheiros da Stripe analisam cuidadosamente cada caso de fraude para compreender os padrões operacionais dos criminosos e enriquecer o sistema com regras adicionais.

O Stripe Radar é um excelente exemplo de como a IA no setor bancário pode proteger efetivamente os clientes contra fraudes financeiras.

Fonte: Stripe (https://stripe.com/blog/how-we-built-it-stripe-radar)

Monzo: IA em finanças

Monzo, um neobanco com sede no Reino Unido que opera exclusivamente no espaço digital, aplicou capacidades de aprendizagem automática numa área completamente diferente: otimização de campanhas de marketing.

O banco construiu modelos que, com base em dados históricos, podem estimar a disposição de um determinado cliente em aproveitar uma oferta adicional, como a abertura de uma conta poupança, caso receba uma mensagem específica do banco.

A seguir, para maximizar a eficiência da campanha, o sistema indica quais clientes devem receber qual mensagem promocional. Isto permite direcionar a mensagem com precisão e obter resultados significativamente melhores do que no caso da comunicação de massa e não personalizada.

Em alguns casos, a implementação dessa otimização permitiu à Monzo aumentar a eficácia das campanhas em até 200%! Isso demonstra como a IA no setor bancário pode ajudar a alcançar os clientes de forma mais eficiente, com ofertas personalizadas que tenham repercussão neles.

Fonte: Monzo (https://medium.com/data-monzo/optimising-marketing-messages-for-monzo-users-3fe805f24572)

Grab: IA na classificação de dados sensíveis

A Grab é uma gigante tecnológica do Sudeste Asiático, que oferece serviços como transporte e entrega. A empresa decidiu aproveitar os recursos dos Modelos de Linguagem (LLM) para automatizar o processo de classificação dos dados confidenciais que armazena. Isso é crucial porque a empresa detém os dados pessoais e financeiros de seus clientes.

Para o efeito, foi elaborado um conjunto de tags que descrevem diversas categorias de dados, tais como:

Dados pessoais,
Informações de contato,
Números de identificação.

Em seguida, foram projetadas consultas apropriadas para que o modelo de linguagem atribua automaticamente essas tags com base nos nomes de tabelas e colunas nos bancos de dados.

Como resultado, o Grab pode classificar as informações armazenadas por sensibilidade de forma muito mais rápida e barata. Isso torna mais fácil aplicar políticas de privacidade e acesso a dados. Segundo estimativas da empresa, a solução economizou até 360 dias úteis por ano, que antes eram gastos na classificação manual de dados.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Resumo. O futuro da IA no setor bancário e financeiro

Como mostram os exemplos de Stripe, Monzo e Grab, a inteligência artificial já está agregando valor comercial real a bancos e instituições financeiras. Pode ajudar a prevenir fraudes de forma mais eficaz, atingir clientes com mais precisão ou automatizar tarefas tediosas.

Nos próximos anos, o papel da IA no setor bancário continuará a crescer de forma constante. Podemos esperar a automatização total de muitos processos de back-office, a hiperpersonalização dos produtos financeiros e uma integração mais estreita dos modelos de aprendizagem automática com os sistemas bancários.

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Autor: Robert Whitney
Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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